对齐两个拓扑相同的网格
Align two topologically identical meshes
我有两个代表两个不同头部的网格，因为几何形状不相同，但具有相同的拓扑结构。此外，这些点的子集代表人脸上的相同特征，即鼻尖、下巴、嘴角等；它们用于修改后的网格所来自的拓扑转移算法。
现在，虽然拓扑匹配，因为两个网格具有相同的点数，并且点以相同的方式连接，但对象在 space 中不是最佳方向。
我正在寻找可以更好地对齐两个网格的优化步骤的名称，以及这个概念是否已经存在于 CGAL 中。
两个网格之间的距离可以只是匹配点之间距离的总和，或者更微妙的东西，可以给靠近前面步骤中使用的地标的点更多的权重。任何线性变换都是可以接受的，但在这种情况下更有意义的是平移、旋转和缩放。
文件在here你有兴趣看一下吗
我找到了一种方法 - 不是在 CGAL 中，而是在 OpenCV 中
函数是：estimateAffine3D
estimateAffine3D()
int cv::estimateAffine3D ( InputArray 源,
输入数组 dst,
OutputArray出来，
OutputArray 内点，
双 ransacThreshold = 3,
双置信度 = 0.99
)
计算两个 3D 点集之间的最佳仿射变换。
它计算 R 和 T，使得 P' = RxP + T ，并且每个集合中匹配点之间的距离最小化。 R旋转矩阵，T平移矩阵。
我有两个代表两个不同头部的网格，因为几何形状不相同，但具有相同的拓扑结构。此外，这些点的子集代表人脸上的相同特征，即鼻尖、下巴、嘴角等；它们用于修改后的网格所来自的拓扑转移算法。
现在，虽然拓扑匹配，因为两个网格具有相同的点数，并且点以相同的方式连接，但对象在 space 中不是最佳方向。
我正在寻找可以更好地对齐两个网格的优化步骤的名称，以及这个概念是否已经存在于 CGAL 中。
两个网格之间的距离可以只是匹配点之间距离的总和，或者更微妙的东西，可以给靠近前面步骤中使用的地标的点更多的权重。任何线性变换都是可以接受的，但在这种情况下更有意义的是平移、旋转和缩放。
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我找到了一种方法 - 不是在 CGAL 中，而是在 OpenCV 中
函数是：estimateAffine3D
estimateAffine3D() int cv::estimateAffine3D ( InputArray 源, 输入数组 dst, OutputArray出来， OutputArray 内点， 双 ransacThreshold = 3, 双置信度 = 0.99 )
计算两个 3D 点集之间的最佳仿射变换。
它计算 R 和 T，使得 P' = RxP + T ，并且每个集合中匹配点之间的距离最小化。 R旋转矩阵，T平移矩阵。